CN110347599A - 一种基于测试缺陷数据的管理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于测试缺陷数据的管理方法及装置，涉及软件测试领域。用以解决现有的软件产品的测试存在漏测以及测试资源浪费的问题。该方法包括：通过特尔斐法确定待测试缺陷软件的评分规则以及每条缺陷数据的离散因子；根据待测试缺陷软件包括的多个模块的重要程度以及操作日志，确定每个所述模块的修正功能权值；根据多条缺陷数据的离散因子，确定每个模块的缺陷离散因子，根据缺陷离散因子和修正功能权值确定每个模块的缺陷离散度以及所述待测试缺陷软件的平均缺陷离散度；将缺陷离散度大于平均缺陷离散度的所述模块确定为修复模块，并对修复模块进行用例质量提升和人力时间调整。

Description

一种基于测试缺陷数据的管理方法及装置

技术领域

本发明涉及计算机软件测试领域，更具体的涉及一种基于测试缺陷数据的管理方法及装置。

背景技术

软件测试是软件开发过程不可或缺的阶段，自20世纪70年代，业界就公认，在一个典型的编程项目中，测试会占到一半乃至更多的时间和资源，尤其是近几年发展迅猛的大数据技术，更是需要依赖于卓有成效的软件测试，但也为如何提高测试质量和效率筑起了一道障碍墙，就使得测试人员在测试之初就思考如何全面测试，以及测试过程中如何快速、准确的发现软件产品中的缺陷。这本身需要过硬的技术支持外，也需要在各个测试环节进行质量提升，尽量减少无价值的工作，比如软件产品的测试用例质量优化和人力资源安排就存在以下问题：

1)不科学、可靠性差，用例质量优化除缺陷对应用例外，会出现因测试人员主观认识导致测试重点的偏差，同时会因为测试用例描述的局限性出现漏测的情况。

2)资源利用率低，在测试过程中，没有根据后期的测试侧重进行测试执行人员和测试时间做合理安排，导致测试资源的严重浪费；

综上所述，现有的软件产品的测试用例质量优化和人力资源安排因可靠性差，资源利用率低等缺陷，导致存在漏测以及测试资源浪费的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种基于测试缺陷数据的管理方法及装置，用以解决现有的软件产品的测试用例质量优化和人力资源安排因可靠性差，资源利用率低等缺陷，导致存在漏测以及测试资源浪费的问题。

本发明实施例提供了一种基于测试缺陷数据的管理方法，包括：

通过特尔斐法确定待测试缺陷软件的评分规则，根据所述待测试软件包括的每条缺陷数据在系统中的缺陷严重程度、缺陷发生概率以及缺陷用户使用影响程度，确定每条缺陷数据的离散因子；

根据所述待测试缺陷软件包括的多个模块的重要程度以及操作日志内记录的每个所述模块在设定时间内的使用次数，确定每个所述模块的修正功能权值；其中，所述待测试软件包括多个所述模块，每个所述模块包括多条所述缺陷数据；

根据每个所述模块包括的多条所述缺陷数据的离散因子，确定每个所述模块的缺陷离散因子，根据所述缺陷离散因子和所述修正功能权值确定每个所述模块的缺陷离散度以及所述待测试缺陷软件的平均缺陷离散度；

将缺陷离散度大于平均缺陷离散度的所述模块确定为修复模块，并对所述修复模块进行用例质量提升和人力时间调整。

优选地，所述根据所述待测试软件包括的每条缺陷数据在系统中的缺陷严重程度、缺陷发生概率以及缺陷用户使用影响程度，确定每条缺陷数据的离散因子，具体包括：

根据所述待测试软件包括的每条缺陷数据在系统中的缺陷严重程度、缺陷发生概率以及缺陷用户使用影响程度确定所述待测试缺陷软件的HOT模型，根据所述HOT模型确定每条缺陷数据的离散因子；

其中，所述HOT模型包括缺陷严重程度H、缺陷发生概率O和缺陷用户使用影响程度T三个缺陷评估因子。

优选地，所述根据所述待测试缺陷软件包括的多个模块的重要程度以及操作日志内记录的每个所述模块在设定时间内的使用次数，确定每个所述模块的修正功能权值，具体包括：

根据所述待测试缺陷软件的合同要求，对所述待测试缺陷软件包括的所述模块按照重要程度进行排序，并依此确定每个所述模块的初始功能权值；

根据生产过程中操作日志内记录的每个模块在固定时间段内的使用次数，对每个所述模块的初始功能权值进行修正，得到每个所述模块的修正功能权值。

优选地，根据每个所述模块包括的多条所述缺陷数据的离散因子，确定每个所述模块的缺陷离散因子，具体包括：

每条所述缺陷数据的离散因子包括致命、严重、一般和提示四个级别；

其中，P为所述模块缺陷离散因子，Z为缺陷和，k为所述模块的数量，n为大于0的正整数。

优选地，所述对所述修复模块进行用例质量提升和人力时间调整，具体包括：

对所述修改模块的用例数量和操作步骤进行扩充；和/或者对所述修改模块的执行人力和执行时间进行扩充。

本发明实施例还提供了一种基于测试缺陷数据的管理装置，包括：

第一确定单元，用于通过特尔斐法确定待测试缺陷软件的评分规则，根据所述待测试软件包括的每条缺陷数据在系统中的缺陷严重程度、缺陷发生概率以及缺陷用户使用影响程度，确定每条缺陷数据的离散因子；

第二确定单元，用于根据所述待测试缺陷软件包括的多个模块的重要程度以及操作日志内记录的每个所述模块在设定时间内的使用次数，确定每个所述模块的修正功能权值；其中，所述待测试软件包括多个所述模块，每个所述模块包括多条所述缺陷数据；

第三确定单元，用于根据每个所述模块包括的多条所述缺陷数据的离散因子，确定每个所述模块的缺陷离散因子，根据所述缺陷离散因子和所述修正功能权值确定每个所述模块的缺陷离散度以及所述待测试缺陷软件的平均缺陷离散度；

第四确定单元，用于将缺陷离散度大于平均缺陷离散度的所述模块确定为修复模块，并对所述修复模块进行用例质量提升和人力时间调整。

优选地，所述第一确定单元具体用于：

根据所述待测试软件包括的每条缺陷数据在系统中的缺陷严重程度、缺陷发生概率以及缺陷用户使用影响程度确定所述待测试缺陷软件的HOT模型，根据所述HOT模型确定每条缺陷数据的离散因子；

其中，所述HOT模型包括缺陷严重程度H、缺陷发生概率O和缺陷用户使用影响程度T三个缺陷评估因子。

优选地，所述第二确定单元具体用于：

根据所述待测试缺陷软件的合同要求，对所述待测试缺陷软件包括的所述模块按照重要程度进行排序，并依此确定每个所述模块的初始功能权值；

根据生产过程中操作日志内记录的每个模块在固定时间段内的使用次数，对每个所述模块的初始功能权值进行修正，得到每个所述模块的修正功能权值。

优选地，根据每个所述模块包括的多条所述缺陷数据的离散因子，确定每个所述模块的缺陷离散因子，具体包括：

每条所述缺陷数据的离散因子包括致命、严重、一般和提示四个级别；

其中，P为所述模块缺陷离散因子，Z为缺陷和，k为所述模块的数量，n为大于0的正整数。

优选地，所述第三确定单元具体用于：

对所述修改模块的用例数量和操作步骤进行扩充；和/或者对所述修改模块的执行人力和执行时间进行扩充。

本发明实施例提供了一种基于测试缺陷数据的管理方法及装置，包括：通过特尔斐法确定待测试缺陷软件的评分规则，根据所述待测试软件包括的每条缺陷数据在系统中的缺陷严重程度、缺陷发生概率以及缺陷用户使用影响程度，确定每条缺陷数据的离散因子；根据所述待测试缺陷软件包括的多个模块的重要程度以及操作日志内记录的每个所述模块在设定时间内的使用次数，确定每个所述模块的修正功能权值；其中，所述待测试软件包括多个所述模块，每个所述模块包括多条所述缺陷数据；根据每个所述模块包括的多条所述缺陷数据的离散因子，确定每个所述模块的缺陷离散因子，根据所述缺陷离散因子和所述修正功能权值确定每个所述模块的缺陷离散度以及所述待测试缺陷软件的平均缺陷离散度；将缺陷离散度大于平均缺陷离散度的所述模块确定为修复模块，并对所述修复模块进行用例质量提升和人力时间调整。该方法从软件产品测试缺陷的角度出发，以量化的形式表示缺陷在各个模块的离散分布，采用科学的算法对缺陷进行分析，根据其结果有针对性的提升用例质量和优化人力资源，提高用例的缺陷发现率，合理的分配测试人员，提高测试质量及测试效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种基于测试缺陷数据的管理方法流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种基于测试缺陷数据的管理装置结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1示例性的示出了本发明实施例提供的一种基于测试缺陷数据的管理方法流程示意图，该方法主要包括以下步骤：

步骤101，通过特尔斐法确定待测试缺陷软件的评分规则，根据所述待测试软件包括的每条缺陷数据在系统中的缺陷严重程度、缺陷发生概率以及缺陷用户使用影响程度，确定每条缺陷数据的离散因子；

步骤102，根据所述待测试缺陷软件包括的多个模块的重要程度以及操作日志内记录的每个所述模块在设定时间内的使用次数，确定每个所述模块的修正功能权值；其中，所述待测试软件包括多个所述模块，每个所述模块包括多条所述缺陷数据；

步骤103，根据每个所述模块包括的多条所述缺陷数据的离散因子，确定每个所述模块的缺陷离散因子，根据所述缺陷离散因子和所述修正功能权值确定每个所述模块的缺陷离散度以及所述待测试缺陷软件的平均缺陷离散度；

步骤104，将缺陷离散度大于平均缺陷离散度的所述模块确定为修复模块，并对所述修复模块进行用例质量提升和人力时间调整。

本发明实施例提供的测试缺陷数据的方法主要是为了能够实现用例质量优化及人力优化。

在步骤101之前，先从已有的软件产品中获取测试缺陷数据，根据中标合同、测试大纲、概要设计、详细设计等转换版本测试文档，然后明确测试范围，根据获取到的某个软件的测试缺陷数据和该软件的功能，将该软件进行模块划分，需要说明的是，在实际应用中，一个待测试缺陷软件可以包括有多个模块，且每个模块内可以包括至少一条缺陷数据。

在步骤101中，需要通过特尔斐法确定待测试缺陷软件的评分规则，在确定评分规则之间，需要先确定HOT缺陷评估模型。具体地，在实际应用中，HOT缺陷评估模型由三个缺陷评估因子组成，他们分别是每条缺陷数据在系统中的缺陷严重程度H、缺陷发生概率O和缺陷用户使用影响程度T。进一步地，通过特尔斐法对缺陷的H、O、T评估因子进行评分。

在本发明实施例中，缺陷评估因子评分的原则为：H、O、T三个因子权重相同，根据具体的标准对三个因子进行评分，每一个因子的评分区间为1分～5分。具体地：

影响程度H设定原则(1分～5分)：根据每条缺陷数据在系统中的严重程度进行评分，当系统出现关键功能没有实现，系统崩溃，数据丢失、内存溢出等严重错误，直接导致系统或关键功能无法使用，可直接打5分；

发生概率O设定原则(1分～5分)：根据每条缺陷数据在系统出现的概率，当该条缺陷数据100％必现时，则可以直接打5分；

被用户使用评论影响程度T(1分～5分)：根据每条缺陷数据被用户使用频次，高频使用或用户关键功能无法使用，可直接打5分。

在本发明实施例中，具体打分原则可以依据表1：

表1.待测试缺陷软件的评分规则

进一步地，当确定了待测试缺陷软件的评分规则之后，则可以通过特尔斐法对待测试缺陷软件的缺陷严重程度H、缺陷发生概率O和缺陷用户使用影响程度T进行打分。

在本发明实施例中，可以通过选择专家的方式进行打分，示例地，可以选择各个领域有有多年实践经验的专家，专家的选取首先要是本领域专家，有一定的从业时间、经验、获取过一些成就、且有一定的评估经验或评估成功的案例。专家具体选择的依据可以参考表2。

表2.专家选择依据

在本发明实施例中提供的评分策略是专家对已经发现的缺陷至少进行三个轮次的评估，具体为初次评估、修改评估、结果评估，三次评估的原则具体如下：

初次评估：通过专家自身的经验对H、O、T缺陷评估因子进行评分；

修改评估：将本领域专家的评分结果进行公布，各专家整理和综合所有评分意见，再次进行评分；

结果评估：将专家重新思考的打分结果收集整理，给出缺陷评估因子最终评分结果。

当专家确定了待测试缺陷软件的评分规则之后，则可以进一步确定每一个缺陷数据的离散因子，具体地，每一条缺陷数据都需要依据缺陷严重程度H、缺陷发生概率O、缺陷用户使用影响程度T进行评分，在本发明实施例中，将缺陷严重程度H、缺陷发生概率O、缺陷用户使用影响程度T相乘，得到每条缺陷数据的离散因子R。

即通过下列公式确定：

离散因子R＝缺陷严重程度H*缺陷发生概率O*缺陷用户使用影响程度T；

相应地，也可以通行下列公式(1)确定：

R＝H*O*T (1)

示例地，表3提供了每条缺陷数据的缺陷严重程度H、缺陷发生概率O和缺陷用户使用影响程度T评分结果，根据表3提供的H、O和T评分结果，即可以确定每条缺陷数据的离散因子R，举例来说，当H等于1、O等于1、T等于1时，H*O*T为最小值1；当H等于5、O等于5、T等于5时，H*O*T为最大值125。

表3.缺陷数据评分以及缺陷因子

进一步地，当确定了每条缺陷数据的评分结果以及每条缺陷数据的离散因子之后，则可以根据每条缺陷数据的离散因子，对每条缺陷数据进行分类，在本发明实施例中，根据缺陷数据的离散因子划分出致命、严重、一般、提示这四个缺陷级别，即上述四个缺陷级别分别对应H*O*T的取值范围。

如表3所示，当一条缺陷的发生概率是100％且关键功能未实现，用户常用功能无法使用，则判定该条缺陷数据是“致命”缺陷，即H*O*T＝5*5*5＝125，也是离散因子的最大值。

当一条缺陷的发生概率是30％～59％且关键功能未实现，用户常用功能无法使用，则判定该条缺陷数据是“致命”缺陷，即H*O*T＝5*3*5＝75。

当一条缺陷的发生概率是60％～99％且次要功能未实现，不影响用户正常使用，则判定该条缺陷数据是“严重”缺陷，即H*O*T＝4*4*4＝64。

当一条缺陷的发生概率是60％～99％且次要功能未实现，不影响用户正常使用，则判定该条缺陷数据是“严重”缺陷，即H*O*T＝4*3*4＝48。

当一条缺陷的发生概率是100％且关键功能可用且有瑕疵，不影响用户使用主要功能，则判定该条缺陷数据是“一般”缺陷，即H*O*T＝3*5*3＝45。

当一条缺陷的发生概率是6％～29％且次要功能可用且有瑕疵，不影响用户使用次要功能，则判定该条缺陷数据是“一般”缺陷，即H*O*T＝2*2*2＝8。

当一条缺陷的发生概率是100％且不影响任何功能，完全不影响用户使用，则判定该条缺陷数据是“提示”缺陷，即H*O*T＝1*5*1＝5。

当一条缺陷的发生概率是1～5％且不影响任何功能，完全不影响用户使用，则判定该条缺陷数据是“提示”缺陷，即H*O*T＝1*1*1＝1，也是离散因子的最小值。

在本发明实施例中，将每条缺陷数据的离散因子分别对应到致命、严重、一般、提示这4个严重级别。表4和表5提供了四种级别的划分标准以及取值范围。

表4.四种级别划分标准

表5.四种级别取值范围

在步骤102中，确定待测试缺陷软件包括的模块的数量，根据每个模块的重要程度，将模块按照重要程度进行排序，然后设定每个模块的初始功能权值，举例来说，若该待测试缺陷软件包括有6个模块，按照每个模块的重要程度进行排序之后，并依次设定每个模块的初始功能权值，详见表6。

表6.每个模块的初始功能权值

序号	模块	等级划分	初始功能权值
				1	模块1	关键模块	0.22
2	模块2	重要模块	0.20
				3	模块3	重要模块	0.18
4	模块4	次要模块	0.16
				5	模块5	次要模块	0.14
6	模块6	次次要模块	0.10

进一步地，由于待测试缺陷软件已经被用户使用过，因此，再根据用于使用过程中产生的操作日志，统计出每个模块在设定时间段内使用次数，若使用次数越多，则说明该功能使用比较频繁。在本发明实施例中，通过用户操作日志对每个模块的初始功能权值进行修正，得到每个模块的修正功能权值。通过该方法，能够使得待测试缺陷软件包括的模块的功能权值更贴近用户。

表6所提供的每个模块初始功能权值经过修正之后，得到了每个模块的修正功能权值，详见表7。

表7.每个模块的修正功能权值

序号	模块	操作日志操作次数	修正功能权值Q
				1	模块1	1100	0.25
2	模块2	900	0.22
				3	模块3	910	0.18
4	模块4	500	0.15
				5	模块5	400	0.12
6	模块6	80	0.08

在步骤103中，基于步骤101中确定的每条缺陷数据的离散因子，可以通过下列公式(2)确定每个模块的缺陷离散因子：

其中，P为所述模块缺陷离散因子，Z为缺陷和，k为所述模块的数量，n为大于0的正整数。

举例来说，若当前软件包括2个模块，分别为模块1和模块2，则通过公式(2)可以确定两个模块的缺陷离散因子。具体地，公式(2)可以如下所示：

P＝(模块1的致命缺陷和模块2的致命缺陷数求和)+(模块1的严重缺陷数和模块2的严重缺陷数求和)+(模块1的一般缺陷数和模块的2一般缺陷数求和)+(模块1的提示缺陷数和模块2的提示缺陷数求和)。由于当前软件只包括2个模块，则在该公式内只对模块1和模块2进行了计算。

进一步地，根据确定的每个模块的缺陷离散因子和步骤102确定的每个模块修正功能权值，确定每个模块的缺陷离散度，具体地，通过下列公式(3)确定：

M＝P*Q (3)

其中，M为模块缺陷离散度，P为各模块缺陷离散因子，Q为各模块的修正功能权值。

示例地，表8提供了待测试缺陷软件包括的每个模块的离散因子，修正功能权值以及缺陷离散度等。

表8.每个模块缺陷离散度

进一步地，由于待测试缺陷软件包括有多个模块，当确定了每个模块的缺陷离散度之后，则可以确定出该软件的平均缺陷离散度，示例地，当各模块的缺陷离散因子为P、修正功能权值为Q、系统模块数为i时，则可以通过下列公式(4)确定软件的平均缺陷离散度：

在本发明实施例中，对待测试缺陷软件的统计，其目的是为了能够实现用例质量优化及人力优化。在步骤104中，当确定待测试缺陷软件的平均缺陷离散度，待测试缺陷软件包括的各个模块的缺陷离散度之后，则可以对该待测试缺陷软件包括的多个模块的缺陷离散度与平均缺陷离散度进行比较，根据比较结果，确定出稳定性较高的模块以及稳定性较差的模块。

具体地，可以对每个模块的缺陷离散度和系统平均缺陷离散度进行比较，评价出系统模块稳定性，同时重点关注缺陷离散度值高于平均缺陷离散度值的模块，或者将模块缺陷离散度进行由大到小排列，通过二八定理确定缺陷密集模块，从而确定系统修复重点。

在实际应用中，在测试中系统多发缺陷的地方，将会有更多潜在的缺陷将会被发现，这个原则背后的原因是，发现缺陷越多的地方，漏掉缺陷的可能性也会越大，或者说开发人员在纠正缺陷时将会引入较多的错误。

当根据缺陷离散度算法将多个模块进行排序之后，对高于系统平均缺陷离散度的模块重点进行用例质量提升。用例质量提升主要包括以下两种方式：

第一、对复杂功能点的用例进行细化。对需要用例调整的模块进行原始需求和功能需求再分析，对用例的功能点进行颗粒度细化，再结合场景多样性、数据多样性将细化的用例独立出来，从而提升执行人员在执行过程对该功能点的关注度和缺陷敏感度。

第二、对操作步骤和预期结果进行细化。好用例的评价标准之一，就是操作步骤和预期结果完全可以指导新上手的执行人员。在本发明实施例中，按照这个标准，逐条细化操作步骤和预期结果，使得执行人员在执行时操作准确、目标明确、有的放矢。

表9提供了多个模块用例优化前后对比，具体地，对于模块1：因为高于系统平均缺陷离散度，用例从1条扩充至3条，重点细化了操作步骤和预期结果描述。通过又一轮次的执行，缺陷离散度有所降低，说明扩充用例后，缺陷离散度数值没有大幅的下降，原因是开发人员修复了大部分缺陷，但扩充的用例又发现一些新的缺陷。

对于模块2：因为高于系统平均缺陷离散度，用例从7条扩充至11条，重点细化了功能点。通过又一轮次的执行，缺陷离散度有所降低，说明扩充用例后，缺陷离散度数值大幅上升，原因是开发人员在修复缺陷的同时可能引入了新的缺陷，同时大量扩充的用例又发现更多的新的缺陷。

模块3、模块4、模块5：因为低于系统平均缺陷离散度，没有对用例进行扩充，通过又一轮次的执行，缺陷离散度明显降低，说明开发人员已经修复了大部分缺陷，但还是有遗留缺陷没有修改完。

表9.模块用例优化前后对比

进一步地，当根据缺陷离散度算法将多个模块进行排序之后，对高于系统平均缺陷离散度的模块重点进行用人力资源调整。在本发明实施例中，主要结合原始人力划分的情况，对下一个版本轮次进行执行人力和执行时间进行估算，对缺陷离散度大的模块进行执行人员增加，对缺陷离散度小的模块进行人力缩减。

上述表9所提供的例子已经对用例扩充进行了介绍，现在，假设现有人力保持不变的场景进行调整，重点进行人力和时间两个维度的调整。

表10提供了人力和时间两个维度调整前后对比结果，针对时间维度调整可以参考模块1，比如，模块1的用例从8条扩充至10条，虽然模块1的缺陷离散度值最大，但用例扩充条数较少，执行人仍由A来完成，由于重点细化了操作步骤和预期结果，执行时间由4小时调整6小时，确保执行人有充足的时间完成本次优化调整。

针对人力维度调整可以参考模块2，比如，模块2的用例从7条扩充至15条，用例扩充条数较多，调整执行人由B+C来完成，虽然用例增加至15条，但相应增加了人力，执行时间4小时，不需要做调整，详见表10对比结果。

表10.人力和时间两个维度调整前后对比

本发明实施例提供的基于测试缺陷数据的管理方法，以待测试缺陷软件包括的各模块从基础功能、系统业务流程、业务数据等各个方面进行细致、充分的分析，从而有依据性判定被测试缺陷软件各个功能模块质量，根据判定结果有目标性的进行用例质量和人力资源优化。通过对密集模块的缺陷进行原因分类，针对高离散度的软件模块进行用例扩充、细化等操作以及人力资源调整，促使测试人员有的放矢、目标明确，注重细节，使得人力、时间等得到高效利用。

综上所述，本发明实施例提供了一种基于测试缺陷数据的管理方法，该方法从软件产品测试缺陷的角度出发，以量化的形式表示缺陷在各个模块的离散分布，采用科学的算法对缺陷进行分析，根据其结果有针对性的提升用例质量和优化人力资源，提高用例的缺陷发现率，合理的分配测试人员，提高测试质量及测试效率。

基于相同的发明构思，本发明实施例提供了一种基于测试缺陷数据的管理装置，由于该装置解决技术问题的原理与一种基于测试缺陷数据的管理方法相似，因此该装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

图2为本发明实施例提供的一种基于测试缺陷数据的管理装置结构示意图，如图2所示，该装置主要包括第一确定单元201，第二确定单元202，第三确定单元203和第四确定单元204。

第一确定单元201，用于通过特尔斐法确定待测试缺陷软件的评分规则，根据所述待测试软件包括的每条缺陷数据在系统中的缺陷严重程度、缺陷发生概率以及缺陷用户使用影响程度，确定每条缺陷数据的离散因子；

第二确定单元202，用于根据所述待测试缺陷软件包括的多个模块的重要程度以及操作日志内记录的每个所述模块在设定时间内的使用次数，确定每个所述模块的修正功能权值；其中，所述待测试软件包括多个所述模块，每个所述模块包括多条所述缺陷数据；

第三确定单元203，用于根据每个所述模块包括的多条所述缺陷数据的离散因子，确定每个所述模块的缺陷离散因子，根据所述缺陷离散因子和所述修正功能权值确定每个所述模块的缺陷离散度以及所述待测试缺陷软件的平均缺陷离散度；

第四确定单元204，用于将缺陷离散度大于平均缺陷离散度的所述模块确定为修复模块，并对所述修复模块进行用例质量提升和人力时间调整。

优选地，所述第一确定单元201具体用于：

根据所述待测试软件包括的每条缺陷数据在系统中的缺陷严重程度、缺陷发生概率以及缺陷用户使用影响程度确定所述待测试缺陷软件的HOT模型，根据所述HOT模型确定每条缺陷数据的离散因子；

其中，所述HOT模型包括缺陷严重程度H、缺陷发生概率O和缺陷用户使用影响程度T三个缺陷评估因子。

优选地，所述第二确定单元202具体用于：

根据所述待测试缺陷软件的合同要求，对所述待测试缺陷软件包括的所述模块按照重要程度进行排序，并依此确定每个所述模块的初始功能权值；

根据生产过程中操作日志内记录的每个模块在固定时间段内的使用次数，对每个所述模块的初始功能权值进行修正，得到每个所述模块的修正功能权值。

优选地，根据每个所述模块包括的多条所述缺陷数据的离散因子，确定每个所述模块的缺陷离散因子，具体包括：

每条所述缺陷数据的离散因子包括致命、严重、一般和提示四个级别；

其中，P为所述模块缺陷离散因子，Z为缺陷和，k为所述模块的数量，n为大于0的正整数。

优选地，所述第三确定单元203具体用于：

对所述修改模块的用例数量和操作步骤进行扩充；和/或者对所述修改模块的执行人力和执行时间进行扩充。

应当理解，以上一种基于测试缺陷数据的管理装置包括的单元仅为根据该设备装置实现的功能进行的逻辑划分，实际应用中，可以进行上述单元的叠加或拆分。并且该实施例提供的一种基于测试缺陷数据的管理装置所实现的功能与上述实施例提供的一种基于测试缺陷数据的管理方法一一对应，对于该装置所实现的更为详细的处理流程，在上述方法实施例一中已做详细描述，此处不再详细描述。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于测试缺陷数据的管理方法，其特征在于，包括：

通过特尔斐法确定待测试缺陷软件的评分规则，根据所述待测试软件包括的每条缺陷数据在系统中的缺陷严重程度、缺陷发生概率以及缺陷用户使用影响程度，确定每条所述缺陷数据的离散因子；

根据所述待测试缺陷软件包括的多个模块的重要程度以及操作日志内记录的每个所述模块在设定时间内的使用次数，确定每个所述模块的修正功能权值；其中，所述待测试软件包括多个所述模块，每个所述模块包括多条所述缺陷数据；

根据每个所述模块包括的多条所述缺陷数据的离散因子，确定每个所述模块的缺陷离散因子，根据所述缺陷离散因子和所述修正功能权值确定每个所述模块的缺陷离散度以及所述待测试缺陷软件的平均缺陷离散度；

将缺陷离散度大于平均缺陷离散度的所述模块确定为修复模块，并对所述修复模块进行用例质量提升和人力时间调整。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待测试软件包括的每条缺陷数据在系统中的缺陷严重程度、缺陷发生概率以及缺陷用户使用影响程度，确定每条缺陷数据的离散因子，具体包括：

根据所述待测试软件包括的每条缺陷数据在系统中的缺陷严重程度、缺陷发生概率以及缺陷用户使用影响程度确定所述待测试缺陷软件的HOT模型，根据所述HOT模型确定每条缺陷数据的离散因子；

其中，所述HOT模型包括缺陷严重程度H、缺陷发生概率O和缺陷用户使用影响程度T三个缺陷评估因子。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待测试缺陷软件包括的多个模块的重要程度以及操作日志内记录的每个所述模块在设定时间内的使用次数，确定每个所述模块的修正功能权值，具体包括：

根据所述待测试缺陷软件的合同要求，对所述待测试缺陷软件包括的所述模块按照重要程度进行排序，并依此确定每个所述模块的初始功能权值；

根据生产过程中操作日志内记录的每个模块在固定时间段内的使用次数，对每个所述模块的初始功能权值进行修正，得到每个所述模块的修正功能权值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个所述模块包括的多条所述缺陷数据的离散因子，确定每个所述模块的缺陷离散因子，具体包括：

每条所述缺陷数据的离散因子包括致命、严重、一般和提示四个级别；

其中，P为所述模块缺陷离散因子，Z为缺陷和，k为所述模块的数量，n为大于0的正整数。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述修复模块进行用例质量提升和人力时间调整，具体包括：

对所述修改模块的用例数量和操作步骤进行扩充；和/或者对所述修改模块的执行人力和执行时间进行扩充。

6.一种基于测试缺陷数据的管理装置，其特征在于，包括：

第一确定单元，用于通过特尔斐法确定待测试缺陷软件的评分规则，根据所述待测试软件包括的每条缺陷数据在系统中的缺陷严重程度、缺陷发生概率以及缺陷用户使用影响程度，确定每条缺陷数据的离散因子；

第二确定单元，用于根据所述待测试缺陷软件包括的多个模块的重要程度以及操作日志内记录的每个所述模块在设定时间内的使用次数，确定每个所述模块的修正功能权值；其中，所述待测试软件包括多个所述模块，每个所述模块包括多条所述缺陷数据；

第三确定单元，用于根据每个所述模块包括的多条所述缺陷数据的离散因子，确定每个所述模块的缺陷离散因子，根据所述缺陷离散因子和所述修正功能权值确定每个所述模块的缺陷离散度以及所述待测试缺陷软件的平均缺陷离散度；

第四确定单元，用于将缺陷离散度大于平均缺陷离散度的所述模块确定为修复模块，并对所述修复模块进行用例质量提升和人力时间调整。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一确定单元具体用于：

根据所述待测试软件包括的每条缺陷数据在系统中的缺陷严重程度、缺陷发生概率以及缺陷用户使用影响程度确定所述待测试缺陷软件的HOT模型，根据所述HOT模型确定每条缺陷数据的离散因子；

其中，所述HOT模型包括缺陷严重程度H、缺陷发生概率O和缺陷用户使用影响程度T三个缺陷评估因子。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二确定单元具体用于：

根据所述待测试缺陷软件的合同要求，对所述待测试缺陷软件包括的所述模块按照重要程度进行排序，并依此确定每个所述模块的初始功能权值；

根据生产过程中操作日志内记录的每个模块在固定时间段内的使用次数，对每个所述模块的初始功能权值进行修正，得到每个所述模块的修正功能权值。

9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，根据每个所述模块包括的多条所述缺陷数据的离散因子，确定每个所述模块的缺陷离散因子，具体包括：

每条所述缺陷数据的离散因子包括致命、严重、一般和提示四个级别；

其中，P为所述模块缺陷离散因子，Z为缺陷和，k为所述模块的数量，n为大于0的正整数。

10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第三确定单元具体用于：对所述修改模块的用例数量和操作步骤进行扩充；和/或者对所述修改模块的执行人力和执行时间进行扩充。